作为一名程序员常常都是与代码为伴，平常写个技术文档或PPT都费劲的人，竟然不知不觉地写了这么多文字，我也是感到十分的惊讶。17年毕业到今年刚好七年了，俗话说七年之痒，这一次的自述也算是对自己一个职业生涯的复盘了。
https://cloud.tencent.com/developer/article/2190719?areaSource=105001.2&traceId=7RuArY2Tm1MQWwQaMnx-Q 传统思路的局限性 CDN是怎么做的 你知道DNS是怎么工作的吗？ 神奇的解释权机制（SOA） D
在工作中，我们常常使用excel来进行临时的数据处理服务，如果我们在powerbi中,已经有了完整的数据模型。 那么我们都可以通过直接调用powerbi数据模型，来进行快速的数据分析，完成任务。 今天我们就介绍一下，如何在excel中调用powerbi数据模型。 第一步：下载插件 输入以下网址，进入
工作中，常常需要将线上doris同步至集市。读取doris数据同读取常规mysql基本相同。如果数据行小于千万，比较简单的方式直接单节点连接、读取和存储。
前言 在日常开发中，我们常常需要将一个对象映射到另一个对象，这个过程中可能需要编写大量的重复性代码，如果每次都手动编写，不仅会影响开发效率，而且当项目越来越复杂、庞大的时候还容易出现错误。为了解决这个问题，对象映射库就随之而出了，这些库可以自动完成对象之间的映射，从而减少大量的开发工作量，提高开发工
在MySQL的查询中常常会用到 order by 和 group by 这两个关键字，它们的相同点是都会对字段进行排序，那查询语句中的排序是如何实现的呢？
在早期NVMe的讨论话题中，常常将之AHCI协议进行对比，在支持的最大队列深度、并发进程数以及消耗时钟周期数等方面，NVMe吊打了AHCI。最直观也最权威的就是下面这张对比图片。 NVMe与AHCI协议对比（来源：sata-io.org） SATA的发展最早可以追溯到上世纪80年代的IDE/ATA，
###背景 应用开发过程中，常常会对用户输入内容进行验证，通常是基于类型、范围、格式或者特定的要求进行验证，以确保输入符合预期。例如邮箱输入框校验输入内容是否符合邮箱格式。在WPF中，数据模型允许将`ValidationRules`与`Binding`对象关联，可以通过继承`ValidationRu
在处理海量大数据时，我们常常会使用Bitmap，但假如现在要向Bitmap内存入两个pin对应的偏移量，一个偏移量为1，另一个偏移量为100w，那么Bitmap存储直接需要100w bit的空间吗？数据部将偏移量存入Bitmap时，又如何解决数据稀疏问题呢？本文将为大家解答
今天讲讲 i18n，无论是 ToB 还是 ToC 的业务，常常存在多语言的需求，由于用户有时来自不同国家，因此需要对页面展示内容，包括响应结果做多语言的适配。
概述 在安全管理系统里面，授权（Authorization）的概念常常是和认证（Authentication）、账号（Account）和审计（Audit）一起出现的，并称之为 4A。就像上一文章提到的，对于安全模块的实现，最好都遵循行业标准和最佳实践，授权也不例外。 作为安全系统的一部分，授权的职责
使用 Shell 运算进行进制转换 工作时候常常遇到一些问题，拿到的数字是16进制的，但是运算的时候是10进制的，shell可以很方便的处理这类的进制转换问题,一种情况是使用 Shell 运算把一个数字从给定的进制转换位十进制。如果数字以运算展开式的形式提供，那么假定它带有十进制符号，除非 它前面带
锁共有多种算法，在并发场景中都是被常常用到，想必大家都已炉火纯青般.....巴特！我们还有后浪同学们可能不熟悉，那我在这里聊下锁的用法和使用场景。
1、引言 在处理JSON数据时，我们常常需要提取、筛选或者变换数据。手动编写这些操作的代码不仅繁琐，而且容易出错。Python作为一个功能强大的编程语言，拥有丰富的库和工具来处理这些数据。今天，将介绍一个实用的Python库——JMESPath，它为提取JSON数据提供了简洁而强大的语法。 2、JM
https://www.jianshu.com/p/8fb056e7b9f8 在开发运维的时候我们常常会遇到类似“Socket/File: Can’t open so many files”，“无法打开更多进程”，或是coredump过大等问题，这些都可以设置资源限制来解决。今天在教某位客户设置最大
https://zhuanlan.zhihu.com/p/151745863 在计算机系统设计实践中，我们常常会遇到下图所示架构： 为了解决单个存储器读吞吐无法满足要求的问题，常常需要在存储器上面增加一个或多个缓存。但由于相同的数据被复制到一个或多个地方，就容易引发数据一致性问题。不一致的数据可能出
> 大家好，我是蓝胖子，想起之前学算法的时候，常常只知表面，不得精髓，这个算法到底有哪些应用场景，如何应用在工作中，后来随着工作的深入，一些不懂的问题才慢慢被抽丝剥茧分解出来。 今天我们就来看看工作和面试中经常被点名的算法，一致性hash算法，并且我会介绍它在实际的应用场景并用代码实现出来。 本节的
情况说明：在VMware vsphere的虚拟化平台下，为了快速部署虚拟服务器，我们常常使用模板部署虚拟机。但真实业务有时要求的文件系统分区和大小常常与模板不同，这时便需要自定义硬件资源和使用 LVM 方式扩容。在定义硬盘的时候我们可以在原有的硬盘上直接增加，然后虚拟机创建完成后再进入系统进行扩容，
